在数字化运营的浪潮中，酒店行业的预订数据俨然成为一座待开采的金矿。
作为数据科学领域的探索者，我们对城市酒店与度假酒店的预订数据集展开深度剖析。
这套包含预订量、取消量、客源地特征等多维信息的数据，犹如一把钥匙，帮助我们打开了洞察客户行为的大门。
本次专题聚焦于从数据探索到模型落地的全流程实践，通过Python技术栈实现从业务问题定义到运营策略输出的闭环。
值得一提的是，该专题项目的完整文件已分享至行业交流社群，欢迎扫码进群与500+业内人士共探数据价值。
一、数据全景扫描与基础分析
本次研究采用的酒店预订数据集，涵盖城市酒店与度假酒店两类业态的完整预订记录。通过Python的数据处理框架加载数据后，首先执行基础的数据探查：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 屏蔽警告信息以保持输出整洁
warnings.filterwarnings('ignore')
# 设置图片内嵌显示
%matplotlib inline
数据预览结果如下：
通过describe()方法生成的描述性统计结果，清晰呈现了各数值型变量的分布特征：
作者
Kaizong Ye
可下载资源
从分位数数据来看，客户停留天数、消费金额等指标存在明显的右偏分布，这与酒店行业”20%高价值客户贡献80%营收”的业务特征高度吻合。直方图可视化结果进一步验证了这一结论：
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多数连续变量呈现非正态分布形态，为后续的特征工程提供了重要依据。
二、核心业务指标的可视化解析
（一）酒店预订与取消的结构性差异
对两类酒店的预订取消情况进行分组统计，通过可视化手段呈现差异：
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量化分析显示，城市酒店41.73%的取消率显著高于度假酒店的27.76%。这一差异背后，很可能是城市酒店更多服务于商务客群，其行程受突发事件影响更大所致。通过构建取消率计算模型：
ini
代码解读
复制代码# 计算各酒店类型的取消率 cancel_rate = (hotel_data.loc[hotel_data['is_canceled'] == 1, 'hotel'].value_counts() / hotel_data['hotel'].value_counts()).sort_values(ascending=False) print('酒店类型取消率统计'.center(30), cancel_rate, sep='\n')（二）月度预订趋势的季节性规律
提取未取消的有效订单进行时间序列分析：
分析发现，两类酒店均在7-8月出现预订高峰，冬季则进入明显淡季。这一季节性规律为动态收益管理提供了科学依据：旺季可实施溢价策略，淡季则通过节日主题促销（如圣诞狂欢、新年特惠等）提升客房使用率。
（三）房型选择与取消行为的关联性
探究不同房型的取消率差异，绘制房型与取消状态的对比图：
plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.countplot(x='assigned_room_type', data=hotel_data, hue='is_canceled', palette=sns.color_palette('Set2', 2))
plt.title('各房型预订与取消数量对比')
plt.show()
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# 统计客户类型分布
city_customer_types = city_bookings.customer_type.value_counts()
resort_customer_types = resort_bookings.customer_type.value_counts()
plt.figure(figsize=(21, 12), dpi=80)
# 城市酒店客户类型分布
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.pie(city_customer_types, labels=city_customer_types.index, autopct='%.2f%%')
plt.legend(loc=1)
plt.title('城市酒店客户类型占比')
# 度假酒店客户类型分布
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.pie(resort_customer_types, labels=resort_customer_types.index, autopct='%.2f%%')
plt.title('度假酒店客户类型占比')
plt.legend()
plt.show()
分析结果显示，散客群体在两类酒店中均占主导地位，尤其在城市酒店中比例更高。这一客群特征提示酒店营销方向应向散客倾斜，可加强与OTA平台的深度合作。
四、预订取消预测模型的工程实践
（一）特征工程的业务化构建
为构建预测模型，进行系统性的特征工程
（二）机器学习模型的对比评估
采用随机森林与逻辑回归构建预测模型：
模型评估结果显示，随机森林模型表现更为优异，准确率达到89%，AUC值高达0.95，这意味着该模型能够精准识别95%的潜在取消订单。通过ROC曲线可视化进一步验证了这一结论：
分类报告详细展示了模型在正负样本上的分类性能：
模型评分对比结果清晰呈现了随机森林与逻辑回归的性能差异：
五、数据驱动的运营策略建议
基于上述分析，我们为酒店运营提出以下落地策略：
- 取消率管控策略：针对城市酒店高取消率问题，建立”预订确认-入住前沟通-动态提醒”的全流程管控体系，尤其加强A、G房型的客户预期管理。
- 收益动态管理：将月度预订趋势数据嵌入收益管理系统，旺季自动触发溢价机制，淡季智能推荐组合促销方案。
- 客群精准运营：针对散客群体开发”酒店+景点+交通”的一体化自由行产品，通过OTA平台进行精准投放。
- 智能预警应用：将随机森林模型部署为酒店CRM系统的智能模块，对高风险取消订单自动触发个性化挽留策略。
本研究的创新价值在于，将机器学习技术与酒店运营场景深度融合，通过业务化特征工程构建了贴合行业需求的预测模型。与传统分析方法相比，该模型能够捕捉到人工分析难以发现的复杂关联模式，为酒店数字化转型提供了可落地的技术方案。
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